linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。...查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep...CUDNN_MAJOR -A 2 查看显卡的硬件状况 nvidia-smi linux下: ?
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导 This is the third article in the series “Dive Into...I: Getting Started with TensorFlow Part II: Basic Concepts Part III: Ubuntu16.04+GTX 1080+CUDA8.0+cuDNN5.0...Desktop Hard Disk Drive Memory Kingston HyperX Fury 64GB (4 x 16G) DDR4 2400 RAM HX424C15FBK4/64 ……...Install cuDNN is very simple: tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz cuda/include/cudnn.h cuda/lib64...cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
cudnn 安装: 2.3.1....Navigate to your directory containing the cuDNN Tar file. 2. Unzip the cuDNN package....$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 3....$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda.../lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* GTX1080Ti LetNet
://pan.baidu.com/s/12AjwmiTpT50k6wNGj4CcbQ 提取码:wka0 ) ?...然后解压与cuda对应的cudnn: ?...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA,CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下: ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了,安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3...在这里我把我的安装记录写一下,大家有什么问题也可以讨论,我看到一定会回复大家的~~,毕竟踩过的坑有点多,哈哈哈 ps: 之前拿CPU版本的tensorflow跑代码的时候,真的是慢死,,,现在好了,很速度了
概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!...CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。...lang=en-us 在这个里面可以根据自己的显卡类型选择最新的驱动程序。显卡驱动程序当前大小大概500多M。...8 tensorflow_gpu-1.0.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8 现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本,最新的支持CUDA...12, 2016), for CUDA 7.5 Download cuDNN v4 (Feb 10, 2016), for CUDA 7.0 and later.
来源:Github 编译:费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本,支持CUDA 9和cuDNN 7,进一步提速。...刚刚,TensorFlow发布了1.5.0正式版,很多人都期待已久,最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7,这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。...重大变动 现在预编译的二进制文件是针对CUDA 9和cuDNN 7构建的。 从1.6版本开始,预编译二进制文件将使用AVX指令。这可能会破坏老式CPU上的TF。...TensorFlow Lite dev预览现在可用。 提供CUDA 9和cuDNN 7支持。 加速线性代数(XLA): 将complex64支持添加到XLA编译器。...确保主服务器和工作服务器运行相同版本的TensorFlow,以避免兼容性问题。 修复BlockLSTM单元的窥视孔peephole实现中的bug。
二.安装 CUDA 1.确定和 TensorFlow 对应的 CUDA 版本 TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本: https://github.com/tensorflow/tensorflow....安装cuDNN 1.确定版本 TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 2.下载...下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn 3.安装 tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz...sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/...lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 四.安装 tensorflow-gpu
ubuntu系统显卡驱动偶尔会出现奇怪的问题,造成图形用户界面循环登陆,本文记录相关问题的解决方案。...的文件夹,在当前目录(不要进入cuda)运行: Cudnn version < 8.0 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo...a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 输入cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2可查看版本...查看Cuda版本: nvcc -V 查看Cudnn版本 cudnn version < 8.0 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR...-A 2 cudnn version ≥ 8.0 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。...1.5.0 正式版 重大更新 预构建的二进制文件现在是针对 CUDA 9 和 cuDNN 7 构建的。...TensorFlow Lite:dev 预览版现在可用。 支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 加速线性代数(XLA): 添加 complex64 支持到 XLA 编译器。...在 NVIDIA Tegra 计算卡上为 CUDA 添加支持。 Bug 修复与其他更新 文档更新: 明确你只能在 64 位机上安装 TensorFlow。...确保你的主服务器和辅助服务器在相同版本的 TensorFlow 上运行,以避免兼容性问题。 修复 BlockLSTM cell 的 peephole 实现中的 bug。
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢?”...为了解决大家这个问题,我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理,希望能够对大家有帮助。...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中,如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话,是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。...TensorFlow版本 CUDA版本 cuDNN版本 1.2 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v5.1 1.3 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v6 or v6.1 1.4
: pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装CUDA: conda install...cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 安装cudnn: conda...install cudnn=7.6.5 安装完成,接下来验证一下是否GPU版的TensorFlow是否安装成功 验证 退出ssh,重新登录 查看有哪些conda环境,以及正在使用哪个,输入命令conda.../dso_loader.cc:48] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1 以下代码表示检查tensorflow能否得到CUDA支持...,支持就会返回True,否则返回false: tf.test.is_built_with_cuda() 以下代码表示检查tensorflow能否获取到GPU: tf.test.is_gpu_available
如果大家此时出现的是其他情况,就表明要么没有安装任何NVIDIA驱动程序,要么是安装了NVIDIA驱动程序但是这一驱动的版本有问题。这里我们可以先不管,大家继续往下看即可。 ...cuDNN版本匹配表格,并结合自己的Python版本,选择确定自己需要哪一个版本的tensorflow库,并进一步确定自己CUDA、cuDNN的版本。...但是要注意,网站中给我们的选择,默认是最新的版本,而我们需要根据前文提到的tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格,确定我们需要的版本。...这里还是要看一下前文提及的那个tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格,明确我们需要下载哪一个版本的cuDNN。 ...这里大家需要注意一下,大家看一下下图紫色框内的字样,如果我们此时开始下载的tensorflow库是我们需要的版本,那么就没有问题;如果是我们当前无法使用的版本(也就是和CUDA、cuDNN版本不匹配的版本
这可能会导致版本不兼容的问题,从而影响代码的性能和正确性。解决方案要解决这个问题,有两种可能的方案:1. 更新 CuDNN 库版本首先,可以尝试更新 CuDNN 库的版本以与源代码编译版本匹配。...以下示例代码可以帮助解决问题:pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras import backend as K...每个 CuDNN 版本都有一组特定的功能、优化和修复的 bug,并与 CUDA、深度学习框架和硬件驱动程序进行兼容。主要的 CuDNN 版本经历了不断的演进和发展,以提供更好的性能和更多的功能。...当开发和运行深度学习模型时,使用与深度学习框架和硬件驱动程序兼容的正确 CuDNN 版本非常重要。如果 CuDNN 版本不兼容,则可能会遇到性能下降或错误的问题。...我们可以更新 CuDNN 库版本或重新编译源代码以解决这个问题,并确保版本兼容性和模型的正常运行。
因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。...本文将指导你安装 操作系统(Ubuntu) 4 种驱动和库(GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip) 5 种 Python 深度学习库(TensorFlow、Theano、CNTK、Keras...CUDA(v8.0)——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。 cuDNN(v6.0.21)——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。...Reference:http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html 4....从下拉菜单中选择 cuDNN v6.0.21 (April 27, 2017), for CUDA 8.0,并下载: cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04
操作系统(Ubuntu) 4 种驱动和库(GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip) 5 种 Python 深度学习库(TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch...CUDA(v8.0)——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。 cuDNN(v6.0.21)——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。...从数据源安装可以避免这个问题。 从安装包里安装 v375 驱动(简单的方法) 以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来,它会提供两个版本号:最新的不稳定版和长期稳定版。...从下拉菜单中选择 cuDNN v6.0.21 (April 27, 2017), for CUDA 8.0,并下载: cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04...) 4.
1.不同操作系统的指引 本文中演示的操作系统是Win10,本文只演示怎么下载软件,如何安装请查看本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10...的安装》,链接:https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 如果要学习如何在Linux操作系统中下载和安装CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10...驱动》; 第5章《在云虚拟机中安装CUDA9.0》; 第6章《在云虚拟机中安装cuDNN7.1》; 第7章《在云虚拟机中安装TensorFlow、Keras》 2.下载.Net FrameWork4.6...id=53344 3.下载CUDA9.0 本文只演示怎么下载软件,如何安装请查看本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》,...image.png 4.下载cudnn7.3 本文只演示怎么下载软件,如何安装请查看本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。...点击左侧边栏的“设备管理器”菜单项找到“显卡适配器”菜单项;点击前面的展开按钮,就可以看到电脑中安装的显卡驱动程序了;右键查看的显卡驱动程序,选择“属性”菜单项;点击详细信息”标签” 进入主题:咳咳咳,...敲黑板了,划重点啦 2 方法一:pip安装 安装CUDA Toolkit + cuDNN 注意:需要和你自己电脑的GPU的型号匹配( https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive...由于小编的是GTX 1060型号的,所以根据官网上的提示对应找到合适的CUDA 和cuDNN分别是Toolkit 是cuda 9版本以及cudnn 7版本。...「安装 CUDA Toolkit9.0 和 cuDnn 7.0」 常见安装失败的原因:已经安装了nvidia显卡驱动,再安装CUDAToolkit时,会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用。
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